Formel E

KI als Gamechanger

Das Formel-E-Rennteam Envision Virgin Racing nutzt KI zur Analyse riesiger Datenmangen und zu der Beurteilung von Rennleistungsmustern.

KI als Gamechanger

Wenige Sekunden sind in den elektronischen Rennen entscheidend. KI soll dem Racing-Team nun helfen Platz eins zu werden.

Das Formel-E-Rennteam Envision Virgin Racing ist eine strategische Partnerschaft mit Genpact, einem Dienstleister, der sich auf die Bereitstellung digitaler Transformation spezialisiert hat, eingegangen. Die Formel E ist eine Rennserie für Formelwagen mit Elektromotor, die auf Initiative von Ex-Rennfahrer und -Formel-1-Teamchef Jean Todt seit 2014 ausgetragen wird. Derzeit läuft die fünfte Saison der ersten vollelektrischen interna-tionalen Serie.

Verborgene Effizienzen

Die Partnerschaft habe das Ziel, die Ergebnisse des Rennteams langfristig zu verbessern. Ein wichtiger Teil dieser Initiative ist der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) zur Analyse riesiger Datenmengen und Beurteilung von Rennleistungsmustern. Dies ermögliche es, verborgene Effizienzen zu identifizieren.

In der Formel E werden Rennen in nur etwa 45 Minuten entschieden. Jede Sekunde kann neue Entscheidungen bringen. Mit Tausenden von Variablen, die sich von Rennen zu Rennen ändern, könnten KI und maschinelles Lernen Daten in einen Wettbewerbsvorteil für die Virgin-Racing-Fahrer Sam Bird und Robin Frijns verwandeln. Genpact nutzt u.a. KI für die Mustererkennung, um unzählige Informationsquellen innerhalb und außerhalb des Fahrzeugs zu organisieren und sinnvoll zu nutzen – von mechanischen Aspekten über Umweltfaktoren bis hin zum Regelwerk der Formel E. 

Dies ist ein Artikel aus unserer Print-Ausgabe 5-6/2019. Bestellen Sie ein kostenfreies Probe-Abo.

„In einem wettbewerbsorientierten Rennen sind Daten unsere Augen und Ohren. Verlieren wir die Daten, verlieren wir auch das Rennen“, sagt Sylvain Filippi, Managing Director und Chief Technology Officer bei Envision Virgin Racing. „Die Sensoren unserer Autos erfassen Daten auf unterschiedliche Weise – von einmal pro Runde bis hin zu mehrmals pro Sekunde. Die Analyse wird Ausfallmuster identifizieren.“

Durch die Kombination von Deep Analytics mit Fahrzeugtelemetrik-Datenfeeds von mehr als 100 Sensoren verbessere das Team letztlich die Rennsimulationen, um am Renntag fundiertere Entscheidungen treffen zu können.

Bildquelle: Envision Virgin Racing 

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